Nyheter

Home/Nyheter/Detaljer

En omfattende analyse av arbeidsprinsippet til den varme rullemaskinen

I. Oversikt over varm rullingsprosess
Den varme rullemaskinen er et kjerneutstyr som gjennomgår kontinuerlig plastisk deformasjon av stål billetter ved høye temperaturer (typisk 900-1250 grader). Arbeidsprinsippet kan oppsummeres som tre hovedtrinn: "Oppvarming - rullende - kontrollert kjøling". Sammenlignet med kald rulling, kan varm rulling redusere metalldeformasjonsmotstanden betydelig og oppnå effektiv produksjon av storstørrelse.
Ii. Kjernearbeidsprosess
Oppvarmingstrinn
Den kontinuerlige støpebillet er jevn oppvarmet til over austenitt -transformasjonstemperaturen i en trinnvis oppvarmingsovn, eliminerer internt stress og optimaliserer plastisiteten. Moderne oppvarmingsovner bruker intelligente kontrollsystemer for luft-drivstoffforhold, og reduserer energiforbruket med 15-20%.
Grov rullingsprosess
Sammensatt av 4-6 universelle rullende fabrikker, komprimerer den stål billet tykkelse til målverdien på 1/3 gjennom en kombinasjon av vertikale og horisontale ruller. Dynamisk variabel spesifikasjonsteknologi (DSC) blir tatt i bruk for å oppnå presis kontroll av tykkelse innen ± 0,5 mm.
Fin rullesystem
Den bruker en 7-stand kontinuerlig rullende enhet, utstyrt med et hydraulisk AGC-tykkelse automatisk kontrollsystem. Den endelige rulletemperaturen er strengt kontrollert ved 850 ± 20 grader for å sikre austenittkornstørrelse innenfor området 5-15 um.
Laget avkjøling
Gjennom ultra-rask kjøling (UFC) teknologi oppnås en avkjølingshastighet på 20-30 grader /s i transformasjonsrulleseksjonen, og kontrollerer nøyaktig andelen fase transformasjonsstruktur.
Iii. Viktige tekniske funksjoner
Plateformkontroll: Vedtak av en kombinert teknologi for bøyerull og skiftende ruller, økes kvalifiseringsgraden for plateform til over 98%
Temperaturkompensasjon: Doble systemer for infrarød temperaturmåling og modellforutsigelse, med temperatursvingninger kontrollert innen ± 10 grader
Intelligent rulling: Basert på industrielle big data, brukes selvlæringsmodeller for å oppnå en rullende kraft prediksjonsfeil i<3%